## Usulan Perbaikan Lintasan Produksi untuk Mereduksi Waste pada Departemen Kerja Produksi dengan Kombinasi Lean Manufacturing dan Theory of Constraints
Mangunah Istikomah * , Endang Prasetyaningsih
Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung, Indonesia.
*mangunah.istik@gmail.com, endangpras@gmail.com
Abstract. CV. BJT is an industry that produces fabrics with high value . The problem faced by CV.BJT is the imbalance of production flow that results in unmet production targets, so that the throughput obtained is not maximum. The  imbalance  of  production  flow  occurs  because  the  allocated  capacity  is  not  managed  and scheduled properly, which is causing Work in Process (WIP) and waiting waste. Basically, CV.BJT has set the standard  of  WIP  which  is  30%  of  the  overall  WIP. However,  in  fact,  WIP  buildup  was  found  by  33,33% at Stenter workstation. The causative factor is capacity constraints. Therefore, improvement efforts are needed to overcome the problems faced by CV.BJT. This research aims to reduce waste also manage and schedule constraint  workstations. Improvement  efforts  are  made  by  implementing  a  combination  of Lean Manufacturing and Theory of Constraints. The improvements can reduce waiting time from 406,51 to 182,65 minutes /batch. This is due to the implementation of conWIP system that makes WIP decreased by 31,25% from  the  initial  condition. While the  constraints workstation  is  managed  and  scheduled  by Drum Buffer Rope method, so  that  the  capacity  of future conditions  can  meet  production  targets. When  the production target is met, the throughput increases from Rp 9.255.067.125 to Rp 10.297.640.532. The impact of improvement efforts can reduce production lead time from 2.229,48 to 2.005,62 minutes /batch.
Keywords: Lean Manufacturing, Theory of Constraints (TOC), Drum Buffer Rope (DBR), ConWIP.
Abstrak. CV.  BJT  merupakan  industri  yang  menghasilkan  kain  dengan value tinggi.  Permasalahan  yang dihadapi  oleh  CV.BJT  yaitu  ketidakseimbangan  aliran  produksi  yang  mengakibatkan  target  produksi  tidak terpenuhi, sehingga throughput yang diperoleh tidak maksimum. Ketidakseimbangan aliran produksi terjadi karena kapasitas yang dialokasikan tidak dikelola dan dijadwalkan dengan baik, sehingga menimbulkan Work in Process (WIP) dan waiting waste . Pada dasarnya, CV.BJT sudah menetapkan standar adanya WIP yakni sebesar 30% dari WIP keseluruhan. Namun, kenyataanya masih ditemukan penumpukan WIP sebesar 33,33% di stasiun kerja Stenter . Faktor penyebabnya yaitu capacity constraints. Oleh karena itu, perlu adanya upaya perbaikan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  CV.BJT.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mereduksi waste dan  mengelola  serta  menjadwalkan  stasiun  kerja constraints .  Upaya  perbaikan  dilakukan dengan  menerapkan  kombinasi Lean  Manufacturing dan Theory  of  Constraints .  Perbaikan  tersebut  dapat mereduksi waktu tunggu dari 406,51 menjadi 182,65 menit/ batch . Hal tersebut karena adanya pemberlakuan sistem  ConWIP  yang  membuat  WIP  menurun  sebesar  31,25%  dari  kondisi  awal.  Sementara  stasiun  kerja constraints dikelola  dan  dijadwalkan  dengan  metode Drum  Buffer  Rope , sehingga  kapasitas  kondisi future dapat  memenuhi  target  produksi.  Ketika  target  produksi  terpenuhi,  maka throughput meningkat  dari  Rp. 9.255.067.125 menjadi Rp. 10.297.640.532. Dampak dari upaya perbaikan dapat mereduksi production lead time dari 2.229,48 menjadi 2.005,62 menit/ batch .
Kata kunci: Lean Manufacturing, Theory of Constraints (TOC), Drum Buffer Rope (DBR), ConWIP.

## A. Pendahuluan
CV.  BJT  merupakan  industri  yang  menghasilkan  kain  celup  dan  kain printing . Strategy manufacturing yang  diterapkan  dalam  menanggapi  permintaan  konsumen  yaitu hybrid antara Make to Order (MTO) dan Make to Stock (MTS). Kain celup dengan warna dasar seperti merah, hitam,  biru,  dan  putih  merupakan  kain  yang  dihasilkan  untuk strategy MTS,  sedangkan  kain yang dihasilkan pada strategy MTO yaitu seluruh jenis kain yang menyesuaikan dengan pesanan konsumen.
Kegiatan  produksi  di  CV.  BJT  disesuaikan  dengan  target  yang  sebelumnya  telah direncanakan. Target produksi disusun berdasarkan 20% untuk memenuhi kebutuhan MTS dan 80%  untuk  kebutuhan  MTO.  Salah  satu  aspek  yang  dipertimbangkan  dalam  merencanakan target produksi yaitu kapasitas yang tersedia pada sistem. Walaupun demikian, pada nyatanya CV.  BJT  selalu  mengalami  kekurangan  dalam  pemenuhan  target  produksi.  Berdasarkan  hasil studi dokumen dengan bagian PPIC, diketahui bahwa rata-rata kekurangan produksi pada tahun 2019  yakni  sebesar  323.333  yard/bulan.  Salah  satu  faktor  penyebabnya  yaitu ketidakseimbangan  aliran  produksi.  Hal  tersebut  terjadi  karena  kapasitas  yang  dialokasikan tidak dijadwalkan  serta dikelola dengan baik dan benar, sehingga menimbulkan penumpukan Work in Process (WIP) dan kegiatan waiting di beberapa stasiun kerja. Menurut Chiarini (2013) penumpukan WIP dan kegiatan waiting merupakan bagian dari jenis pemborosan ( waste ). Dalam menjalankan kegiatan produksi, CV. BJT sudah menetapkan  standar atau batas wajar  adanya  WIP  pada  setiap  mesin  yaitu  sebesar  30%  dari  WIP  keseluruhan.  Namun, kenyataanya masih ditemukan penumpukan WIP yang melebihi standar yaitu pada stasiun kerja Stenter sebesar 33,33%, sebagaimana ditunjukan pada Tabel 1. Salah satu penyebabnya yaitu capacity constraints . Tabel 1. Work In Process (WIP) antar stasiun kerja pada bulan Januari-Desember 2019
No Departemen Kerja Stasiun Kerja Jumlah Mesin Rata-rata WIP (batch/ siklus) Rata-rata WIP (batch/ siklus/ mesin) Persentase WIP (%/mesin) 1 Persiapan Penyempurnaan Pile Up Kain 1 0 0 0 2 Kodefikasi 1 3 3 20 3 Sewing 2 1 1 6,67 4 Relaxing dan Scouring 2 2 1 6,67 5 Dyeing Dyeing 8 8 1 6,67 6 Scutcher 2 0 0 0 7 Printing Printing 1 0 0 0 8 Steaming 3 9 3 20 9 Washing 1 0 0 0 10 Finishing Stenter 2 9 5 33,33 11 Pemotongan Pinggir Kain 2 0 0 0 12 Packaging Final Inspeksi 10 5 1 6,67 13 Rolling Dob Fold 13 1 0 0 14 Packing Kain 13 0 0 0 Jumlah WIP 15 100%
Sumber data: CV. BJT, 2019
Dampak adanya penumpukan WIP di stasiun kerja Stenter menyebabkan kualitas kain yang  menunggu  untuk  diproses  menurun.  Salah  satu  contoh  penurunan  kualitasnya  yaitu watermark pada permukaan kain. Hal tersebut terjadi karena adanya reaksi obat kimia dengan air, kain, dan udara dalam durasi waktu lebih dari 15 menit, sehingga kain dengan kualitas yang tidak  sesuai  harus  diproses  ulang (rework) pada  stasiun  kerja Dyeing. Adanya  permasalahan tersebut menyebabkan tingkat produktivitas CV. BJT menurun, sehingga output yang dihasilkan tidak  sesuai  dengan  target  produksi.  Ketika  target  produksi  tidak  mampu  terpenuhi,  maka menyebabkan  perusahaan  kehilangan  kesempatan  untuk  memperoleh throughput yang maksimum.  Oleh  karena  itu,  CV.  BJT  harus  mampu  mengendalikan,  menjadwalkan,  dan
meningkatkan kapasitas yang tersedia dengan baik dan benar.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  maka  perumusan  masalah  dalam penelitian ini yaitu: “Apa saja penyebab adanya waste dan constraints pada saat proses produksi kain?”, “Bagaimana cara untuk menyeimbangkan aliran produksi agar tidak menimbulkan waste dan  mengelola constraints agar  dapat  meningkatkan throughput ?”,  dan  “Berapa  jumlah  WIP maksimum yang diperbolehkan ada pada setiap stasiun kerja, agar dapat mencapai throughput yang diinginkan?”. Selanjutnya, tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi penyebab munculnya waste dan constraints pada saat proses produksi kain.
2. Memberikan usulan perbaikan pada aliran produksi sebagai upaya untuk mengeliminasi kegiatan  yang  tidak  memberikan  nilai  tambah  serta  mengelola constraints agar mencapai throughput maksimum.
3. Menetapkan standar WIP maksimum yang diperbolehkan ada pada setiap stasiun kerja guna mencapai throughput yang diinginkan.
Untuk mengatasi permasalahan di lantai produksi CV. BJT digunakan pendekatan Lean Manufacturing dan TOC secara bersamaan. Hal tersebut dikarenakan Lean Manufacturing dapat digunakan  untuk  mengatasi  masalah  pemborosan  ( waste )  yang  mempengaruhi  kapasitas. Adapun  TOC  digunakan  sebagai  upaya  untuk  menyeimbangkan  aliran  produksi  dengan memaksimalkan  dan  memanfaatkan constraints .  Penerapan Lean  Manufacturing dan  TOC secara  bersamaan  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti,  antara  lain  Dettmer  (2001)  dengan tujuan untuk meningkatkan performansi; Alvarez, Reyes, dan Aldas (2017) dengan tujuan untuk mengurangi waktu pengiriman dan reduksi inventory; dan Pacheco, dkk (2018) dengan tujuan untuk mengetahui kekuatan, kelemahan, dan kesenjangan dalam mengintegrasikan pendekatan konsep Theory of Constraints dan Lean Manufacturing .

## B. Metodologi
Lean  manufacturing dan  TOC  merupakan  konsep  yang  digunakan  untuk  memperbaiki permasalahan  secara  sistem.  Kedua  konsep  tersebut  memiliki  fokus  pelanggan  sebagai  acuan yang digunakan dalam perbaikan secara terus menerus (Dettmer, 2001). Terdapat langkah utama yang harus dilakukan untuk mengintegrasikan kedua konsep yaitu harus mengadopsi perspektif Throughput ,  menentukan  batas-batas  sistem  yang  akan  ditingkatkan,  menentukan  tujuan,  dan menganalisis  bagaimana  tujuan  itu  dapat  diukur  dengan  melakukan  pengurangan  biaya  dan inventory (Dettmer, 2001) . TOC dapat berfungsi sebagai mekanisme yang sangat efektif untuk memprioritaskan  proyek  perbaikan,  sementara Lean  Manufacturing dapat  menyediakan berbagai alat dan teknik perbaikan, sebagaimana digambarkan pada Gambar 1 (Itasca, 2019). Konsep dasar lean yaitu pendekatan keseluruhan sistem yang berfokus pada identifikasi dan eliminasi aktivitas yang tidak memiliki nilai tambah dalam suatu aliran (Sproull, 2019). Hal tersebut  dilakukan  agar  tujuan  untuk  mengahasilkan  produk  dengan zero  defect  production , 100% Value added , pelanggan yang menarik kegiatan produksi ( pull system ). Aktivitas dalam proses  produksi  menurut  Hines  dan  Taylor  (2000)  terbagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu Value adding  activity (VA), Non-value  adding  activity (NVA),  dan Necessary  non-value  adding activity (NNVA).  Aktivitas  NVA  dan  NNVA  merupakan  pemborosan (waste), karena  tidak memberikan  nilai  tambah  pada  produk.  Sebagaimana  Chiarini  (2013)  menyatakan  bahwa terdapat  tujuh  jenis  pemborosan  yang  dapat  diklasifikasikan,  yaitu Overproduction,  Waiting, Transportation, Overprocessing, Inventory, Motion, Defectiveness.
Gambar 1. Diagram Tahapan TOC dengan memanfaatkan alat Lean Manufacturing sebagai upaya perbaikan
Sementara itu, filosofi sistem manajemen yang mampu mengupayakan perbaikan secara terus-menerus pada constraints untuk mencapai tujuan perusahaan yaitu TOC (Tersine, 1994). TOC  juga  dapat  meningkatkan throughput dan  kapasitas  yang  menjadi  kendala  pada  sistem dengan  cara  mengelola  dan  menjadwalkan  kendala  tersebut.  Menurut  Techt  (2015)  TOC memiliki tiga indikator kinerja utama atau Key Performance Indicators (KPI) dasar yang dapat digunakan untuk menilai suatu keputusan yaitu throughput, inventory, dan Operating Expense. Umble  dan  Srikant  (1996)  menjelaskan  terdapat  beberapa  jenis constraints yang  sering ditemukan  pada  sistem  yaitu market  constraints,  material  constraints,  capacity  constraints, logistical constraints, dan managerial constraints.
Cox dan Schleier (2010) menjelaskan bahwa mekanisme penjadwalan dan kontrol yang yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan TOC di lantai produksi yaitu Drum Buffer Rope (DBR). Proses pengaturan drum dimulai dengan mengidentifikasi pekerjaan  yang perlu dilakukan  pada constraints dengan  total output yang  dibutuhkan. Buffer adalah  material  hulu drum memastikan bahwa tidak pernah kosong. Tujuan dari buffer adalah melindungi throughput sistem dari  kendala internal proses produksi. Rope adalah mekanisme pensinyalan dari buffer untuk  menarik  material  ke  hulu  dengan  kecepatan  laju drum. Implementasi rope berupa Backward  Scheduling. Penugasan  pekerjaan  berurutan  mulai  dari  posisi  terakhir  dan melanjutkan mundur  ( backward ) menuju posisi pertama. Keuntungan penjadwalan ini  adalah dapat  mengurangi  WIP  (Sule,  2008).  Selain  itu  WIP  perlu  dikontrol  dengan  menggunakan ConWIP.  Leonardo,  dkk  (2017)  menyatakan  bahwa  sistem  ConWIP  dapat  mengendalikan pabrik  pada  tingkat  pekerjaan  yang  konstan  di  proses  meskipun  tidak  berusaha  untuk mengontrol lokasi WIP dalam sistem.

## C. Hasil dan Pembahasan
Upaya perbaikan pada penelitian ini dilakukan dengan cara menerapkan langkah-langkah TOC dan memanfaatkan tools Lean Manufacturing yang dapat dilihat pada uraian berikut:
Identifikasi Constraints dengan tools Value Stream Mapping (VSM). Seperti yang sudah diketahui bahwa terdapat penumpukan WIP yang melebihi standar perusahaan yaitu pada stasiun kerja Stenter sebesar 33,33%. Salah satu penyebabnya karena kapasitas yang tersedia  sebesar  61.560  menit/bulan,  sedangkan  kapasitas  yang  dibutuhkan  sebesar  78.860,60 menit/bulan,  sehingga  memberikan  arti  bahwa  stasiun  kerja Stenter tidak  mampu  memenuhi kebutuhan atau constraints . Adanya penumpukan WIP dan waiting waste membuat production lead  time current  state menjadi  panjang  yaitu  sebesar  2.229,48  menit/ batch, sebagaimana ditunjukan pada Gambar 2. Dimana production lead time terdiri dari waktu kegiatan VA, NVA, dan NNVA, sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 2.
Besar kecilnya waktu yang digunakan oleh kegiatan NNVA dan NVA akan mempengaruhi terhadap  persentase Process  Cycle  Efficiency (PCE).  Adapun  persentase  PCE current  state di lantai produksi CV. BJT yaitu: PCE = 1.483,94 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡/𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ 2.229,48 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡/𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ 𝑥 100% = 66,56 %. Berdasarkan hasil tersebut, diketahui bahwa terdapat 33,44% waktu yang digunakan di lantai produksi ialah untuk kegiatan  yang  tidak  memberikan  nilai  tambah  atau waste ,  sehingga  masih  ada  peluang  untuk
1. Value Stream Mapping 2. Gemba 1. TPM 2. SMED 3. POKA-YOKE 4. Jidoka 1. Kanban 2. Line Control Repeat Elevate Subordinate Exploit Identify 1. 5S 2. Visual Factory/Andon 3. Standardized Work 4. Kaizen An in lean continuous improvement, the five focusing steps are an on going cyclical process TOC LEAN
meningkatkan efficiency system agar mendekati 100% dengan menerapkan kaizen atau continues improvement.
Tabel 2. Rekapitulasi waktu setiap kategori aktivitas No Kategori Kegiatan Total waktu (menit/batch) Persentase waktu (%) 1 Value adding activity 1.483,94 67 2 Non-value adding activity 406,51 15 3 Necessary non-value adding activity 339,03 18 Production lead time 2.229,48
Sumber: Data Penelitian yang Sudah Diolah, 2021
SK PILE UP KAIN C/T = 23,10 menit/ batch Setup Time = - Utilitas = 68,15% Kapasitas Tersedia = 32.400 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 24.566,10 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 22.081,54 menit/bulan Efisiensi Mesin = - Beban Kerja = 75,82% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Reeling Jumlah Mesin = 1 1 Operator I SK KODEFIKASI C/T = 24 menit/ batch Setup Time = - Utilitas = 83,39 % Kapasitas Tersedia = 32.400 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 30.019,91 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 27.017,61 menit/bulan Efisiensi Mesin = - Beban Kerja = 92,65% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Alat tulis permanen Jumlah Mesin = 1 SK RELAXING & SCOURING C/T =  30 menit/ batch Setup Time =  3,02 menit Utilitas = 59,95% Kapasitas Tersedia = 58.320 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 38.861,17 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 34.964,82 menit/bulan Efisiensi Mesin = 90% Beban Kerja = 66,63% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Rotary Washer Jumlah Mesin = 2 Mesin 4 Operator SK DYEING C/T = 150 menit/ batch Setup Time = 2,07 Menit Utilitas = 76,83 % Kapasitas Tersedia = 220.320 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 188.236,29 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 169.280,65 menit/bulan Efisiensi Mesin = 85% Beban Kerja = 85,44% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Jet Dyeing Jumlah Mesin = 8 Mesin 16 Operator SK SCUTCHER C/T = 30 menit/ batch Setup Time = 4,99 menit Utilitas = 50,25% Kapasitas Tersedia = 58.320 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 32.590,23 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 29.308,31 menit/bulan Efisiensi Mesin = 90% Beban Kerja = 55,88% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Scutcher Jumlah Mesin = 2 Mesin 4 Operator SK STEAMING C/T =  150 menit/ batch Setup Time = 4,23 Menit Utilitas = 44,49% Kapasitas Tersedia = 82.620 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 40.844,48 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 36.753,61 menit/bulan Efisiensi Mesin = 85% Beban Kerja = 49,44% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Steamer Jumlah Mesin = 3 Mesin 6 Operator SK WASHING C/T =  100 menit/ batch Setup Time =  4,02 menit Utilitas = 86,58% Kapasitas Tersedia = 29.160 menit/ 3 batch Kapasitas Dibutuhkan = 28.049,71 menit/ 3 batch Kapasitas Terpakai = 25.246,01 menit/ 3batch Efisiensi Mesin = 90% Beban Kerja = 96,19% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin yang digunakan = Washing Continues Jumlah Mesin = 1 Mesin 1 Operator SK STENTER (FINAL SETTING) C/T = 60 menit/ batch Setup Time = 4,30 menit Utilitas = 115,34% Kapasitas Tersedia = 61.560 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 78.860,61 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 71.002,48 menit/bulan Efisiensi Mesin = 95% Beban Kerja = 128,10% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Stenter Jumlah Mesin = 2 Mesin 4 Operator SK PEMOTONGAN PINGGIR KAIN C/T =  42,82 menit/ batch Setup Time = 4,08 menit Utilitas = 89,24% Kapasitas Tersedia = 58.320 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 57.831,52 menit/bulan Kapasitas Tepakai = 52.046,46 menit/bulan Efisiensi Mesin = 90% Beban Kerja = 99,16% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Heat Cutting Jumlah Mesin = 2 Mesin 2 Operator SK FINAL INSPEKSI C/T =  200 menit/ batch Setup Time = - Utilitas = 80,82 % Kapasitas Tersedia = 307.800 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 276.386,20 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 248.750 menit/bulan Efisiensi Mesin = 95% Beban Kerja = 89,79% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Final Inspection Jumlah Mesin = 10 Mesin 10 Operator SK ROLLING DOB FOLD C/T =  300 menit/ batch Setup Time = 3,90 menit Utilitas = 87,65% Kapasitas Tersedia = 421.200 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 410.184,37 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 369.190,19 menit/bulan Efisiensi Mesin = 100% Beban Kerja = 97,38% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Rolling Jumlah Mesin = 13 Mesin 13 Operator SK PACKING C/T =  250 menit/ batch Setup Time = - Utilitas = 77,71 % Kapasitas Tersedia = 400.140 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 345.482,75 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 310.937,50 menit/bulan Efisiensi Mesin = 95% Beban Kerja = 86,34% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Roll Packing (Pembungkus) Jumlah Mesin = 13 Mesin 13 Operator SK PRINTING C/T = 100 menit/ batch Setup Time = 5,41 menit Utilitas = 59,66% Kapasitas Tersedia = 29.160 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 19.385 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 17.396,84 menit/bulan Efisiensi Mesin = 90% Beban Kerja = 66,48% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift (shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Flat Printing Jumlah Mesin = 1 Mesin 2 Operator DEPARTEMEN KERJA PERSIAPAN PENYEMPURNAAN DEPARTEMEN KERJA DYEING
DEPARTEMEN KERJA PRINTING DEPARTEMEN KERJA FINISHING DEPARTEMEN KERJA PACKAGING 1 Operator I I I I SUPPLIER Lead time pemesanan bahan baku ± 3-10 hari (sesuai kuantitas pemesanan) CUSTOMERS Ceruti 58"NM 315 : 271,57 batch /bulan Chiffon Fine 44"NM 301         : 108,19 batch /bulan Diamond IM 503 : 121,71 batch /bulan Namira NM 113 : 94,67 batch /bulan Balotelly NM 274 : 202,86 batch /bulan Saten 58" NM 275 : 81,14 batch /bulan Amunzen 58"NM 261 : 202,86 batch /bulan Hycon 58"NM 311 : 94,67 batch /bulan Wolly Peach 58"NM 329 full process/329-1 : 108,19 batch /bulan Wolly Creape 58"NM 319       : 67,62 3 batch /bulan TOTAL : 1.353,47 batch /bulan Gudang Barang Jadi Pengiriman sesuai tanggal PO konsumen Bagian PPIC ( Production Planning and Inventory Control ) CV. BAGUS JAYA TEKSTIL KEPALA PRODUKSI Departemen Produksi KEPALA BAGIAN PERSIAPAN PENYEMPURNAAN Departemen Produksi 80% dari permintaan Make to Order (MTO) 20% dari permintaan Make to Stock (MTS) untuk CV. BJT KEPALA BAGIAN DYEING Departemen Produksi BAGIAN KEPALA PRINTING Departemen Produksi KEPALA BAGIAN FINISHING Departemen Produksi MRP Pengadaan Bahan Baku KEPALA BAGIAN PACKAGING Departemen Produksi Data Historis Perusahaan Lembar tugas kegiatan proses persiapan penyempurnaan (target produksi) Lembar tugas kegiatan proses dyeing (target produksi) Lembar tugas kegiatan proses printing (target produksi) Lembar tugas kegiatan proses finishing / penyempurnaan akhir (target produksi) Rencana Jadwal Pengiriman Laporan kegiatan produksi (bulanan) Departemen Persiapan Penyempurnaan dan Dyeing KEPALA BAGIAN MARKETING Div. Marketing Forecasting Laporan kegiatan produksi (bulanan) Departemen Dyeing, Printing , dan Finishing Laporan kegiatan produksi (bulanan) Departemen Dyeing , Printing , dan Finishing Laporan kegiatan produksi (bulanan) Departemen Packinging dan Finishing Lembar tugas kegiatan proses packing (target produksi) Frekuensi : ±3-5 kali pemesanan /bulan Penyimpanan Bahan Baku Sementara SK SEWING C/T = 24 menit/ batch Setup Time = 2,01 menit Utilitas = 44,75% Kapasitas Tersedia = 64.800 menit/bulan Kapasitas Dibutuhkan = 32.221,47 menit/bulan Kapasitas Terpakai = 28.999,74 menit/bulan Efisiensi Mesin = - Beban Kerja = 49,72% Available Time = 32.400 menit/bulan Shift ( shift/jam/hari) = 3 x 8 x 6 Batch Size = 3.000 yard Mesin/Alat = Obras Sambung Jumlah Mesin = 2 Mesin Kontrol dan Laporan Harian Rencana Produksi, dan Instruksi kerja setiap departemen 4,55 menit/ batch 2,62 menit / batch 62,72 menit / batch 198,65 menit / batch 47,82 menit / batch KEPALA REGU LAB LABORATORIUM Informasi Ketersediaan Chemical Kain Sample Kain Buyer KEPALA REGU ENGRAVARING Konstruksi motif dan sample kain Sample acuan dan quality screen 2 Operator Capacity Constraints Work in Process (WIP) Work in Process (WIP) Work in Process (WIP) Work in Process (WIP) Work in Process (WIP) Value Added Time = 1.483,94 menit/batch Production Lead Time = 2.229,48 menit/batch 23,10 24 12,45 8,02 24 30 70,99 10,81 150 8,12 30 9,47 100 203,05 150 12,02 100 55,05 60 8,92 42,84 67.89 200 26,69 300 4,20 250 6,23 37,36 29,17 29,21 60,23 172,50 45,74 114,65 168,27 107,31 49,84 76,05 251,88 308,66 257,12 I 0,91 menit/ batch Work in Process (WIP) Work in Process (WIP) I 66,67 menit / batch Work in Process (WIP) I 22,57 menit / batch
Gambar 2. Value Stream Map ( Current Stat e) Setelah  VSM current dirancang,  langkah  selanjutnya  yaitu  identifikasi  secara  detail  jenis waste yang ada pada VSM. Langkah ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat kendala lain selain capacity  constraints yang  mempengaruhi  CV.  BJT  dalam  mencapai  memenuhi  target produksi. Identifikasi waste dilakukan menggunakan kuesinoer 7 waste , Value Stream Analysis Tools (VALSAT),  dan detailed  mapping .  Berdasarkan  hasil  pembobotan  kuesioner  7 waste , diketahui bahwa persentase untuk jenis waste over production 3%, defect 19%, inventory 29%, Excess  Processing 8%, transportation 5%, waiting 26%,  dan unnecessary  motion 10%. Selanjutnya dilakukan upaya perbaikan pada jenis waste dengan score tertinggi dan berpengaruh terhadap  tujuan  perusahaan  yaitu inventory dan waiting .  Hasil  dari  pembobotan waste akan digunakan sebagai input pada VALSAT guna memilih dan mengetahui tools yang sesuai dengan jenis waste di lantai produksi CV. BJT.
Hasil  matriks  VALSAT  menunjukkan  bahwa score  mapping  tools tertinggi  yaitu Process Activity Mapping (PAM) dengan score 338. Terpilihnya tools PAM memberi arti bahwa waste yang teridentifikasi pada VSM memiliki kaitan dengan kegiatan proses produksi kain. Tools yang terpilih  berdasarkan  VALSAT  akan  digunakan  pada  tahapan detailed  mapping dan  analisa perbaikan waste. Tabel 3 merupakan rekapitulasi pengelompokan kegiatan PAM ( Current state ). Berdasarkan Tabel  3 ,  diketahui  bahwa  terdapat  aktivitas  yang  tidak  memberikan  nilai  tambah sebesar 33,44%. Delay/waiting merupakan penyumbang terbesar yaitu 18% total production lead time . Oleh karena itu, kegiatan tersebut harus segera direduksi agar tidak merugikan perusahaan. Setelah waste diketahui,  langkah  selanjutnya  yaitu  mengidentifkasi  akar  penyebab  timbulnya waste di lantai produksi. Identifikasi penyebab timbulnya waste dilakukan dengan menggunakan fishbone diagram , sebagaimana ditunjukan pada Gambar 3. Waste yang akan direduksi, dipilih berdasarkan score tertinggi pada tahap pembobotan waste dan kegiatan NVA pada detailed mapping . Output dari kedua tahap tersebut memiliki keterkaitan, kegiatan  NVA  pada detailed  mapping yaitu delay/waiting ,  dimana  penyebabnya  karena  ada penumpukan inventory berupa  WIP.    Sementara  itu, waste yang  memiliki score tertinggi  pada tahap pembobotan waste yaitu inventory , sehingga waste yang akan direduksi dipertimbangkan
dari kedua tahapan tersebut. Adapun faktor penyebab timbulnya waste tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 3. Ringkasan Pengelompokan Kegiatan PAM ( Current state ) Aktifitas Jumlah kegiatan Persentase Activity Classification (menit) Value adding activity Non-value adding activity Necessary non-value adding activity Operation 45 65% 1.283,94 - 162,54 Inspection 2 9% 200 - 8,34 Storage 12 3% - - 60,23 Transportation 15 5% - - 107,92 Delay 8 18% - 406,51 - Total 82 100% 2.229,48 Production Lead time
Sumber: Data Penelitian yang Sudah Diolah, 2021
Gambar 3. Fishbone Diagram timbulnya waste WIP yang menyebabkan kain menunggu untuk diproses pada beberapa stasiun kerja
Setelah constraints dan waste teridentifikasi,  langkah  selanjutnya  yaitu  menerapkan eksploitasi  untuk  mengendalikan  stasiun  kerja constraints yang  menyebabkan  timbulnya inventory dan waiting waste . Salah satu upaya yang dilakukan untuk mereduksi kedua jenis waste yaitu dengan menyeimbangkan lintasan produksi, agar aliran material dan informasi antar sumber daya  sinkron.  Jika  lintasan  produksi  pada  sebuah  pabrik  seimbang,  maka  akan  mempersingkat production lead time , dan meningkatkan produktivitas (hasil produksi).
1. Eksploitasi Constraints dengan DBR dan Logical Approach Synchronous Manufacturing Drum merupakan constraints , dimana digunakan sebagai titik pengendali untuk memastikan bahwa stasiun kerja upstream memproduksi sesuai dengan kebutuhan constraints , sehingga tidak menimbulkan  WIP  dan  utilitas constraints 100%.  Upaya  yang  dilakukan  agar  tingkat  utilitas stasiun  kerja Stenter 100%  yaitu  dengan  memaksimalkan  kapasitas  melalui  variabel  hari  kerja dan  peningkatan  efisiensi  mesin,  sebagaimana  ditunjukan  pada Tabel  4. Berdasarkan  hasil peningkatan  kapasitas  tersedia  pada  stasiun  kerja Stenter ,  diketahui  bahwa  kapasitas  tersedia kondisi future sebesar  79.027,20  menit/bulan.  Sementara  itu,  kapasitas  yang  dibutuhkan  pada stasiun  kerja Stenter untuk  memenuhi  target  produksi  agar  mencapai throughput maksimum sebesar 78.860,61 menit/bulan, sehingga kondisi future stasiun kerja Stenter mampu memenuhi target produksi. Selain itu, terdapat kelebihan kapasitas sebesar 166,59 menit/bulan yang  mana dapat dialokasikan sebagai allowance bagi operator selama satu bulan atau dimanfaatkan untuk memenuhi permintaan kain, jika sewaktu-waktu CV. BJT mengalami peningkatan permintaan.
Setelah  stasiun  kerja constraints ditingkatkan,  maka  selanjutnya  yaitu  menentukan  tingkat produksi  yang  akan  memaksimumkan throughput dengan  menggunakan Logical  Approach Synchronous Manufacturing. Berdasarkan hasil perhitungan, diketahui bahwa throughput yang diperoleh oleh CV. BJT pada kondisi future menjadi meningkat dari Rp. 9.255.067.125 menjadi
Adanya penumpukkan w ork in process (WIP) menyebabkan kain menunggu untuk diproses pada beberapa SK Manusia Metode Penjadwalan produksi kurang tepat Perencanaan produksi kurang tepat Tidak ada pelatihan/ trainning dan pengembangan skill Pegawai kurang terampil/s kill yang tidak memadai Banyak aktivitas non value added Tidak adanya prioritas pada proses penjadwalan Mesin/Pelaratan Mesin sering mengalami gangguan Mesin dan teknologi sudah tua (lama) Kapasitas mesin Stenter  tidak mampu memenuhi beban yang dibutuhkan Keterbatasan perusahaan untuk menambah fasilitas Tidak cepat tanggap dalam mengatasi permasalahan
Rp.10.297.640.532.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  aliran  produksi  di  CV.  BJT  sudah diseimbangkan  dengan  upaya  memaksimalkan  kapasitas  tersedia  stasiun  kerja Stenter .  Setelah drum diketahui  dan  kapasitas  stasiun  kerja Stenter ditingkatkan,  langkah  selanjutnya  yaitu menentukan rope .  Implementasi rope dilakukan  berdasarkan  titik  kendali  ( control  point )  yang diperintahkan oleh stasiun kerja Stenter ke Pile Up Kain ( non constraints ).  Implementasi rope dilakukan pada tahapan ketiga TOC yaitu subordinasi non constraints. Tabel 4. Simulasi dalam memaksimalkan kapasitas stasiun kerja Stenter Current Future Jam Kerja Efektif 7,50 8 jam/ shift shift 3 3 shift /hari Hari Kerja 6 7 hari/minggu Jumlah kerja Bulan 24 28 hari/bulan Total Availabity 540 672 Jam/bulan Efficiency Machine 95 98 % Jumlah Mesin 2 2 mesin Kapasitas Tersedia 61.560 79.027,20 menit/bulan Kebutuhan Kapasitas 78.860,61 menit/bulan Gap kapasitas -17.300,61 166,59 menit/bulan
Sumber: Data Penelitian yang Sudah Diolah, 2021

## Subordinasi Non-Constraints dengan ConWIP dan Penjadwalan Backward
Subordinasi non constraints dilakukan berdasarkan hasil implementasi dari eksploitasi terhadap kapasitas yang dimiliki oleh stasiun kerja constraints . Demi menjaga tingkat utilitas stasiun kerja constraints 100%  dan  memastikan  stasiun  kerja non-constraints telah  memenuhi  kebutuhan secara  tepat  waktu,  perlu  adanya  penerapan  sistem  ConWIP  dan  penjadwalan flow  shop pada stasiun  kerja upstream dengan  algoritma Campbell  Dudek  and  Smith (CDS)  dan  pendekatan backward .
Langkah awal perbaikan pada tahap subordinasi non constraints yaitu dengan menerapkan sistem ConWIP dengan tujuan untuk mengontrol, mengendalikan dan mengurangi tingkat WIP agar CV. BJT dapat mencapai throughput yang diinginkan. Guna mengetahui jumlah maksimum WIP  yang  boleh  tersebar  di  jalur  ConWIP  agar throughput yang  diperoleh  maksimum  dapat dilihat sebagai berikut.
Level WIP kritis (W 0 ) = ∑ T 0 x r b minimum Level WIP kritis (W 0 ) = 616,99 menit x 0,035 batch/ menit Level WIP kritis (W 0 ) = 21,85 ≈ 22 batch Dimana, T 0 merupakan rata-rata waktu proses pada stasiun kerja, sedangkan r b merupakan kapasitas paling kritis di jalur ConWIP. Berdasarkan hasil perhitungan, diketahui bahwa jumlah maksimum WIP yaitu sebesar 22 batch . Setelah mengetahui jumlah maksimum WIP yang boleh ada di jalur ConWIP, maka selanjutnya yaitu mengendalikan dan mengontrol agar aliran produksi seimbang  (tidak  menimbulkan waste ).  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  yaitu  dengan memberlakukan  sistem  berbasis  kartu  ConWIP.  Adapun  perhitungan  jumlah  kartu  ConWIP sebagai berikut:
TH ( w ) = 𝑤 𝑤+W0−1 r b
0,018
= 𝑤 x (0,035)
𝑤+ 21,85 −1
0,018
= 𝑤 x (0,035) 𝑤+ 20,85
0,018 + 0,365
= w x 0,035 1 w = 0,49 w + 10,42 0,51 w = 10,42 w
= 10,42
0,51 w = 20,43 ≈ 20 kartu ConWIP
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  jumlah  kartu  ConWIP  yang  akan  digunakan  untuk mengendalikan  aliran  produksi  di  CV.  BJT  yaitu  sebanyak  20  kartu.  Banyaknya  jumlah  kartu berkaitan juga dengan banyaknya pekerjaan yang sedang berlangsung di jalur ConWIP, dimana 1 kartu mewakili 1 batch . Sementara itu, untuk mengetahui WIP maksimum pada setiap stasiun kerja dapat dilihat sebegai berikut:
WIP Stasiun kerja Stenter = TH x CT WIP Stasiun kerja Stenter = 0,035 batch /menit x 56,46 menit WIP Stasiun kerja Stenter
= 2 batch
Perhitungan  jumlah  maksimum  WIP  yang  diperbolehkan  pada  setiap  stasiun  kerja dipengaruhi oleh 2 faktor yaitu throughput atau the bottleneck rate paling kritis, dan cycle time (CT) atau nilai T 0 . Dimana pada penelitian ini the bottleneck rate paling kritis yaitu stasiun kerja Stenter sebesar 0,035 batch /menit. Adapun rekapitulasi perhitungan standar atau batas limit WIP dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Rekapitulasi perhitungan standard atau batas limit WIP Stasiun Kerja Jumlah Mesin Raw Processing Time (menit/ batch) The Bottleneck Rate (batch/ menit) WIP (batch/siklus) Pile Up Kain 1 17,41 0,06 0,62 ≈ 1 Kodefikasi 1 21,34 0,05 0,76 ≈ 1 Sewing 2 23,37 0,09 0,83 ≈ 1 Relaxing dan Scouring 2 28,04 0,07 0,99 ≈ 1 Dyeing 8 137,17 0,06 4,86 ≈ 4 Scutcher 2 23,79 0,08 0,84 ≈ 1 Printing 1 72,19 0,07 2,56 ≈ 3 Steaming 3 140,94 0,10 4,99 ≈ 5 Washing 1 96,26 0,05 3,41 ≈ 3 Stenter 2 56,46 0,035 2 Total 616,99 21,85 ≈ 22
Sumber: Data Penelitian yang Sudah Diolah, 2021
Usulan perbaikan dengan menerapkan sistem ConWIP pada lini produksi sebelum stasiun kerja constraints dapat mereduksi WIP sebesar 31,25% dibandingakan kondisi awal. Selain itu, dengan  menerapkan  sistem  ConWIP  mampu  mereduksi  waktu  tunggu  WIP  pada  stasiun  kerja Stenter dari  kondisi  awal  53,74  menjadi  11,94  menit/ batch .  Berkurangnya  waktu  tunggu  WIP berdampak positif pada eliminasi defect waste yang diakibatkan kain mengantri untuk diproses pada stasiun kerja Stenter dalam durasi lebih dari 15 menit. Adapun Skema Lini Produksi pada jalur ConWIP dapat dilihat pada Gambar 4.
SK Pile Up Kain SK Kodefikasi SK Sewing SK Relaxing dan Scouring SK Dyeing SK Scuther SK Stenter (Final Setting) SK Final Inspeksi SK Rolling Dob Fold SK Pemotongan Pinggir Kain DRUM (CONSTRAINT) SK Packing SISTEM ConWIP Job Baru ConWIP Card Pull System Push System Aliran Kartu Aliran Material Stasiun Kerja Job (kain) ConWIP card ConWIP post SK Printing SK Steaming SK Washing ROPE Push System
Gambar 4. Skema Lini Produksi pada jalur ConWIP Setelah  standar  maksimum  WIP  pada  setiap  stasiun  kerja  diberlakukan,  langkah selanjutnya yaitu menjadwalkan kebutuhan stasiun kerja Stenter dari stasiun kerja Pile up Kain. Pendekatan  penjadwalan  yang  digunakan  yaitu backward  scheduling .  Penjadwalan  tersebut diterapkan guna mengatahui kapan waktu yang tepat untuk mulai mengerjakan suatu pesanan agar dapat  diselesaikan  sesuai due  date pada  stasiun  kerja Stenter ,  sehingga  apabila  pengerjaan job dari stasiun kerja Pile Up Kain sampai dengan stasiun kerja Stenter tidak sesuai dengan due date , maka  target  produksi  tidak  tercapai.  Oleh  karena  itu,  pendekatan backward diadopsi  untuk membuat due date pengerjaan job .
Selain  itu,  dilakukan  penentuan  urutan job yang  akan  diproduksi  terlebih  dahulu  atau sequencing . Salah satu cara yang digunakan untuk menentukan urutan job dengan mencari nilai makespan  terkecil  yaitu  menggunakan  algoritma  CDS.  Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penjadwalan ini adalah minimasi WIP dengan cara reduksi mean flow time , dan memenuhi target produksi dengan mencari nilai makespan terkecil. Adapun rekapitulasi mengenai total makespan dari setiap alternatif penjadwalan dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Rekapitulasi Makespan Alternatif K (Iterasi)  Makespan (menit/bulan) 1 67.071,15 2 64.839,43 3 65.117,85 4 66.341,17 5 67.403,03 6 66.062,75 7 64.839,43 8 64.839,43 9 65.117,85
Berdasarkan penjadwalan dari iterasi  ke-1 sampai dengan iterasi  ke-9 diketahui bahwa terdapat 3 alternatif penjadwalan terbaik yaitu iterasi ke-2, ke-7, dan ke-8. Waktu yang diperlukan untuk  menyelesaikan  keseluruhan job ( makespan )  pada  alternatif  tersebut  yaitu  64.839,43 menit/bulan,  dengan sequence Ceruti  -  Amunzen  –  Balotelly  –  Diamond  IM  –  Wolly  Peach  – Chiffon Fine – Hycon – Mosscrape – Wolly Crepe – Saten. Urutan awal job yang akan diproduksi pada  stasiun  kerja Stenter berdasarkan  iterasi  terpilih  yaitu  kain  Ceruti,  sehingga  kain  yang diproses  setelah  stasiun  kerja Stenter akan  mengikuti  berdasarkan  urutan sequence tersebut. Sementara itu, untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan setiap jenis kain ( based on production targets) dari stasiun kerja Pile Up Kain sampai dengan Stenter dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Rekapitulasi total waktu yang dibutuhkan setiap job ( base on due date Stenter )
No Job Waktu yang dibutuhkan (menit/bulan) Starting Time (bi) Completion Time (Ci) Stasiun kerja Stenter Stasiun kerja Pile Up Kain 1 Ceruti 43.476,35 0 43.476,35 2 Amunzen 41.033,94 8.147,17 49.181,10 3 Balotelly 39.199,91 14.398,74 53.598,65 4 Diamond IM 35.379,23 20.150,76 55.530,00 5 Wolly Peach 33.614,44 23.616,56 57.231,00 6 Chiffon Fine 32.330,57 26.566,47 58.897,03 7 Hycon 30.770,57 29.635,50 60.406,07 8 Mosscrape 29.746,34 32.221,23 61.967,57 9 Wolly Crepe 28.507,30 35.062,15 63.569,44 10 Saten 27.848,30 36.991,13 64.839,43
Ketika upaya perbaikan sudah diterapkan secara keseluruhan, maka production lead time akan berkurang dari kondisi awal sebesar 2.229,48 menjadi 2.005,62 menit/ batch . Sejalan dengan itu,  ketika production  lead  time berkurang  dan value  added  time tetap  sama,  maka  akan meningkatkan persentase PCE dari kondisi awal sebesar 66,56% menjadi 73,99%.

## D. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian ini yaitu:
1. Penyebab munculnya waste dan constraints memiliki keterkaitan, dimana faktor tersebut terdiri dari manusia/operator, metode, dan mesin/peralatan. Operator banyak melakukan kegiatan  NVA  dan  operator  tidak  memanfaatkan  kapasitas  secara  baik  dan  benar, sehingga mempengaruhi output yang dihasilkan. Pada faktor metode, tidak ada aturan
prioritas  pada  saat  penjadwalan,  sehingga  menimbulkan  permasalahan  seperti  stasiun kerja idle , dan WIP. Sementara pada faktor mesin/peralatan tidak dimanfaatkan dengan baik  dan  benar,  sehingga  menyebabkan  permasalahan  seperti  timbulnya  WIP,  dan capacity constraints .
2. Upaya mengeliminasi waste dan mengendalikan constraints yaitu menggunakan sistem ConWIP dan memaksimalkan pemanfaatan stasiun kerja Stenter dengan menambah jam kerja serta meningkatkan efisien mesin Stenter menjadi 98%, agar tidak menimbulkan WIP  yang  mengakibatkan  target  tidak  terpenuhi.  Berlakunya  sistem  ConWIP  dapat mereduksi  waktu  tunggu  dan  WIP,  sedangkan  memaksimalkan  kapasitas  SK Stenter mampu mengendalikan constraints agar menghasilkan throughput maksimum.
3. Standar  WIP  pada  setiap  stasiun  kerja  dijalur  ConWIP  yaitu Pile  Up Kain  1 batch /siklus, Kodefikasi 1 batch /siklus, Sewing 1 batch /siklus, Relaxing dan Scouring 1 batch /siklus, Dyeing 4 batch /siklus, Scutcher 1 batch /siklus, Printing 3 batch /siklus, Steaming 5 batch /siklus, Washing 3 batch /siklus, Stenter 2 batch /siklus.  Penentuan standar WIP sudah dipengaruhi oleh stasiun kerja constraints dan target produksi.

## Acknowledge
Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang  telah  memberikan  ilmu,  dukungan,  dan  doa  kepada penulis, sehingga penelitian ini dapat terlaksana dan diselesaikan dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1]  Alvarez,  K.,  Aldas,  D.,  dan  Reyes,  J., 2017.  Towards  Lean  Manufacturing  from  Theory  of Constraints:  A Case Study in Footwear  Industry , International Conference on Industrial Engineering,  Management  Science  and  Application (ICIMSA),  [e-journal] , pp  1-8. Tersedia  pada:  ResearchGate  <http://doi:  10.1109/ICIMSA.2017.7985615>  [Diakses  12 Agustus 2020].
[2]  Chiarini,  A.,  2013. Lean  Organization:  from  the  tools  of  the  Toyota  Production  System  to Lean Offiice . Bologna: Spinger.
[3] Cox III, J. F., dan Schleier Jr, J. G. (eds)., 2010. Theory Of Constraints Handbook. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
[4] Dettmer,  H.  W.,  2001. Beyond  Lean  Manufacturing:    Combining  Lean  and  the  Theory  of Constraints for Higher Performance . Los Anggeles: Port Angeles.
[5]  Hines,  P.,  dan  Taylor,  D.,  2000. Going  Lean,  Lean  Enterprise  Research  Center. Cardiff: Business School.
[6] Itasca, IL., 2019. Combining Theory of Constraints and Lean Manufacturing . [online] Illinois: Vorne  Industries  Inc.  Tersedia  pada:  <  https://www.leanproduction.com>  [Diakses  12 November 2020].
[7] Leonardo, D. G., Sereno, B., Silva, D. S., dan Sampaio, M., 2017. Implementation of Hybrid Kanban-ConWip  System:  a  Case  Study. Journal  of  Manufacturing  Technology
Management, [e-journal] 28(6), pp 714-736. Tersedia pada: <https://doi.org/10.1108/JMTM-03-2016-0043> [Diakses 29 April 2020].
[8] Pacheco,  D.  A  d.J.,  Pergher,  I.,  Antunes  Junior,  J.A.V,  dan  Roehe  Vaccaro,  G.L.,  2018. Exploring  The  Integration  Between  Lean  and  The  Theory  of  Constraints  in  Operations Management ,  International  Journal  of  Lean  Six  Sigma ,  [e-journal]  10(3),  pp  718-742. Tersedia pada: Emerald insight <https://doi.org/10.1108/IJLSS-08-2017-0095> [Diakses 3 Maret 2020].
[9]  Sproull,  B., 2019. Theory  of  Constraints,  Lean,  and  Six Sigma  Improvement  Methodology: Making the Case for Integration . New York: Productivity Press.
[10] Sule, D. R., 2008. Production Planning and Industrial Scheduling: Examples, Case Studies and Applications. Second Edition. Boca Raton: CRC Press
[11] Tersine, J. R., 1994. Principles of Inventory and Material  Management. Fourth Edition .
New Jersey: PTR Prentice Hall Inc.
[11]  Techt,  U.,  2015. Goldratt  and  The  Theory  of  Constraints:  The  Quantum  Leap  in
Management . Stuttgart: Ibidem Press.
[12] Umble, M. M., dan Srikant, M. L., 1996. Synchronous Manufacturing-Principles for World- Class Excellence. Wellington: The Spectrum Publishing Company.